【26年1月】AI需要予測ツール徹底比較！業種別の導入事例も紹介

おすすめのAI需要予測ツールを紹介します。比較ポイントやメリット・デメリットなども解説しているので、当記事を見れば自社に合ったものを選定可能です。AI需要予測ツールの導入を検討している方はぜひご覧ください。

AI需要予測ツールとは

AI需要予測ツールとは、過去の販売実績や天候、イベント、トレンドなどの多様なデータをAIが分析し、将来の需要を高精度に予測するシステムです。

予測業務は従来、担当者の経験や勘に頼っていたものですが、AIを活用することでデータに基づく客観的な判断ができるようになります。

AI需要予測ツールは小売業や製造業、サービス業など幅広い分野で導入が進んでいます。実際、AI需要予測ツールの導入により在庫の最適化、欠品防止、生産効率の向上、人員配置の適正化といった業務改善につながっています。

AI需要予測ツールの基本機能

AI需要予測ツールには、需要分析だけでなく、業務の効率化や戦略立案を支援する多彩な機能が搭載されています。

過去実績や外部データを統合的に分析し、在庫や人員、生産計画などを最適化できる点が大きな魅力です。

機能	概要
需要予測	来店客数・販売数・サービス利用数を高精度に予測
社内データ連携	社内データを自動で集計・統合
外部データ連携	外部データを取り込み
要因分析	天候・曜日・キャンペーンなど、売上や客数に影響する要因を分析
発注・仕入の自動化	適切なタイミング・数量で自動発注を行い、過剰在庫を抑制
人員配置の最適化	最適な人員数・シフトを自動で作成
生産・製造計画の最適化	生産ラインや原材料の調達計画を最適化し、稼働率を向上
機械の故障予知	故障やメンテナンス時期を予測

各機能を活用することで需要変動に柔軟な対応ができるようになり、コスト削減と顧客満足度向上の両立につながります。

AI需要予測ツールの選び方

AI需要予測ツールを選ぶ際のチェックポイントは、以下の通りです。

特化型か汎用型か

タイプ	特徴
特化型	小売業や製造業など特定の業界に特化している 業務課題に即した機能を備えている 明確な課題をピンポイントで解決したい場合に適している
汎用型	多様な用途に対応可能 将来的にAI活用範囲を広げたい場合に適している

AI需要予測ツールは、「特化型」と「汎用型」に大別されます。特化型は小売業や製造業など特定の業界に特化しており、業務課題に即した機能を備えているのが特徴です。

たとえば「サキミル」は小売・飲食店向けに最適化され、在庫最適化や発注自動化など実務に直結する効果を発揮します。

一方、「Prediction One」に代表される汎用型は、需要予測のみならず、人事評価や解約率予測など多様な用途に対応可能です。

明確な課題をピンポイントで解決したい場合は特化型、将来的にAI活用範囲を広げたい場合は汎用型が適しています。

扱えるデータの種類

AIの予測精度は学習に使用するデータの種類と品質に大きく左右されるため、ツールがどのようなデータ形式を扱えるかの事前確認が大切です。

例えば売上や在庫、顧客データなどの内部データだけでなく、POSデータやECサイトのアクセスログ、天候情報など外部データを組み合わせて分析できるシステムが理想的です。

異なるフォーマットのデータを自動で統合できる機能を備えていれば、精度向上と運用負担の軽減に直結します。

分析対象の範囲

業界	必要な分析・予測の粒度（対象）	具体的な活用・課題解決
小売業	全社単位の売上予測 店舗別 商品カテゴリ別 SKU（最小管理単位）別	店舗ごとの在庫最適化 発注業務の自動化 商品ごとの販売傾向把握による廃棄ロス削減
製造業	製品単位（完成品） 部品レベル 原材料レベル	生産計画の策定（いつ、どれだけ作るか） 部品調達のタイミング最適化 サプライチェーン全体の在庫適正化
物流・運送業	配送ルート/エリア別の荷物量 時期別（季節変動・イベント） 車種・トラック別	配送ルートの最適化と配車計画 倉庫内の作業員シフト管理 繁忙期の車両確保
飲食業	時間帯別（ランチ・ディナー・アイドルタイム） メニュー別（食材単位） 天気・気温との相関	食材の発注量調整（フードロス削減） 時間帯ごとのスタッフシフト調整 キャンペーン実施の判断
ホテル・観光業	日別（平日・休日・連休）の宿泊予約数 客室タイプ別 リードタイム（予約の入るタイミング）	ダイナミックプライシング（価格変動）の決定 清掃スタッフやフロント人員の配置 オーバーブッキングの防止
コールセンター	時間帯別の入電数（呼量） 問い合わせ内容別 曜日/祝日要因	オペレーターの適正配置（つながりにくさ解消） 待ち時間の短縮 新人/ベテランの配置バランス調整
ファッション・アパレル	トレンド別（色・形・素材） サイズ別（S/M/L等） 地域/気候別	流行廃りの早い商品の見極め サイズ欠けによる機会損失の防止 シーズン終わりの在庫処分計画

AIで分析可能な範囲は、利用するツールによって異なります。そのため、自社の業種に合った分析が可能なツールを選ぶことが大切です。

ツール選定の際は、自社の業務フローや分析目的を明確化し、どのレベルまで詳細な予測が必要かを見極めましょう。分析範囲が狭すぎると、導入後の活用範囲が限定されてしまいます。

予測精度の事前確認は可能か

AI需要予測ツール選びで、最も重要なのは予測精度です。精度が低いと過剰在庫によるムダや、欠品による販売機会の損失に直結し、ツール導入が逆効果になりかねません。

しかし、実データを使わないと真の精度は分かりません。必ずトライアルや導入事例を活用し、自社データでの検証を行いましょう。

ツールによってはAIモデルの学習結果を可視化し、どの要因が予測に影響しているかを確認できる機能もあります。予測精度を正確に評価するためにも、予測根拠の透明性の高いツールを選びましょう。

クラウドかオンプレミスか

導入形態	メリット	デメリット	向いている企業
クラウド型	初期費用が抑えられる ネット経由で手軽に利用できる 常に最新モデルを使える	カスタマイズ性が低い 独自要件への対応が難しい	コストを抑えたい 最新の機能を使いたい
オンプレミス型	厳格なセキュリティポリシーを適用できる カスタマイズ性が高い	初期費用や運用コストがかさむ 準備や更新に手間がかかる	セキュリティ面重視 高度なカスタマイズが必要

AI需要予測ツールには、「クラウド型」と「オンプレミス型」があります。

クラウド型は初期費用が抑えられ、インターネット経由で手軽に利用できる点が魅力です。また、自動アップデートにより、常に最新のAIモデルを利用できます。

一方、オンプレミス型は自社サーバーに構築するため、セキュリティポリシーを厳格に適用でき、カスタマイズ性が高い点が特徴です。

セキュリティ面を重視する場合はオンプレミス、コストを抑えて導入したい場合はクラウド型が適しています。

自社と似た業界への導入実績は豊富か

自社と同じ業界での導入実績が豊富かどうかは、ツール選びの重要ポイントです。同業種での実績があるツールは、業界特有の変動パターンやノウハウを蓄積しており、導入直後から高い精度が期待できます。

食品なら気象条件、アパレルならトレンド、製造業なら調達リードタイムなど、重視すべきデータは業種によって千差万別です。実績が乏しいと、調整に時間がかかるリスクがあります。

導入事例を確認し、自社と近いビジネスモデルでの成功例があるか必ず見極めましょう。

自社の予算に適した料金体系か

料金体系	特徴・概要	料金相場
従量課金制	使った分だけ料金が発生する仕組み	月額：数千円～数万円 ※予測回数が少なければ低コスト
月額固定制	毎月一定の金額を支払う仕組み	月額：3万円～50万円程度 ※機能やライセンス数で変動
初期費用	システム設定やライセンス発行にかかる一時的な費用	0円 ～ 数百万円 ※クラウド型は0円〜数万円 ※オンプレミスや個別開発は高め

AI需要予測ツールの料金体系は、初期費用・月額課金・従量課金など多様です。利用頻度が少ない段階では、従量課金制がコスト効率に優れていますが、継続的に全社で利用する場合は月額固定制の方が割安になります。

また、AIモデルのカスタマイズ費用やサポート費用が別途発生するケースもあるため、総コストで比較することが大切です。

まずはトライアルプランなどからスモールスタートで始め、運用効果を確認しながら段階的に拡張していくことをおすすめします。

AI需要予測ツールおすすめ3選を徹底比較

おすすめのAI需要予測ツールは以下の通りです。

サービス名	料金プラン	機能	タイプ	導入実績
Prediction One	個人プラン：1ユーザー217,800円 年法人プラン：要問い合わせ 無料トライアルあり	予測分析機能 寄与度機能 生成AIによるヒント機能 説明資料の自動生成機能など	クラウド型 オンプレミス型	サッポロホールディングス株式会社 サンスター株式会社 サトーホールディングス株式会社など
UMWELT	要問い合わせ	需要予測・在庫管理・シフト作成 RPA機能 API連携データクレンジング機能など	クラウド型	株式会社アルペン セロリー株式会社 佐渡汽船株式会社など
サキミル	初期費用：3,000円 店舗Webダッシュボード版：7,900円 店舗 API連携版：4,900円/店舗	高精度来店客数予測 売上予測 店舗比較機能 API連携など	オンプレミス型	興和株式会社 旭タンカー株式会社 名古屋鉄道株式会社など

Prediction One

料金プラン	個人プラン：1ユーザー217,800円 年法人プラン：要問い合わせ無料トライアルあり
機能	予測分析機能 寄与度機能 生成AIによるヒント機能 説明資料の自動生成機能 など
タイプ	クラウド型 オンプレミス型
導入実績	サッポロホールディングス株式会社 サンスター株式会社 サトーホールディングス株式会社 など
会社所在地	〒108-0075  東京都港区港南1-7-1

Prediction Oneは、手軽に高度な分析を行いたい企業におすすめの需要予測AIツールです。わかりやすい操作性が最大の特長で、専門知識がなくとも戸惑うことなく操作できます。

クラウド版とデスクトップ版の2種類が用意されており、わずか数クリックで予測モデルの構築から結果の算出まで完了します。

また、変数ごとの影響度を可視化できるため、データ分析の根拠を明確に示すことが可能です。サッポロホールディングスなどの大手企業も含めて30,000社以上が導入しており、14日間の無料トライアルを通じて性能を確認できます。

UMWELT

料金プラン	要問い合わせ
機能	需要予測・在庫管理・シフト作成 RPA機能 API連携データクレンジング機能 など
タイプ	クラウド型
導入実績	株式会社アルペン セロリー株式会社 佐渡汽船株式会社 など
会社所在地	〒460-0006 愛知県名古屋市中区葵1-20-22 MIテラス名古屋葵 4階

UMWELTは、専任担当者の伴走支援を受けながら、スムーズにAI導入・運用を進めたい企業におすすめの需要予測AIツールです。

ノーコードで操作できる点が特徴で、多くの企業で採用されています。 日次・週次・月次単位での品番別需要予測ができ、在庫最適化や生産計画の立案に役立ちます。

BIツールや基幹システムとのAPI連携により、データ活用の効率化が可能です。初期設定から運用まで継続的なサポートがあるため、PoC（実証実験）から本格運用まで安心して移行可能です。

サキミル

料金プラン	初期費用：3,000円 店舗Webダッシュボード版：7,900円 店舗 API連携版：4,900円/店舗
機能	高精度来店客数予測 売上予測 店舗比較機能 API連携 など
タイプ	オンプレミス型
導入実績	興和株式会社 旭タンカー株式会社 名古屋鉄道株式会社 など
会社所在地	〒105-7529  東京都港区海岸1-7-1

サキミルは、人流データや気象情報を活用して、高精度な予測を行いたい小売・飲食企業におすすめの需要予測AIツールです。

複数の外部データを統合することで、実際の消費行動に近い予測結果を得られます。 店舗ごとの売上や来店者数を分析し、販促施策の効果を具体的に数値化することも可能です。

導入後のサポート体制も充実しているため、現場の状況に応じて柔軟に対応したい企業でも、実務に定着しやすい環境が整ったツールです。

AI需要予測ツールを導入するメリット

AI需要予測ツールを導入するメリットは、以下の通りです。

在庫管理の最適化

AI需要予測ツールが過去の販売実績や外部データをもとに高精度な需要予測を行うことで、必要な分だけを生産・仕入れする体制が実現できます。

過剰在庫の発生を防ぎ、在庫維持にかかるコストを削減できるのが、ツール導入の大きなメリットです。

不要な在庫が減ることで資金が効率的に循環し、キャッシュフローの健全化につながります。特に小売業や製造業においては、在庫圧縮と資金余力の確保が経営の安定化に直結するでしょう。

人的コスト削減と生産性の向上

AI需要予測ツールはデータ収集から分析、予測値の算出までを自動で行うため、担当者が手作業で行っていた業務を大幅に削減できます。

人件費を減らせるうえ、社員がより付加価値の高い業務へ注力できるようになるため、会社全体の業務効率化につながります。

他者との差別化が重要となる現在、マーケティング戦略の立案や新商品の企画など、創造的な分野へのシフトが進むことで、組織全体の生産性が向上します。業務の質とスピードを両立させる仕組みとして、AI需要予測ツールは有効です。

データドリブンな経営戦略の推進

AI需要予測ツールを活用すれば、勘や経験に頼らず、客観的なデータに基づいて経営判断を行うことが可能になります。

予測結果を基に生産計画や販売計画、人員配置などを立てることで、全社的な意思決定の精度が向上するでしょう。

また、データに裏付けられた根拠をもとに議論できるため、社内での合意形成がスムーズに進むことも大きな利点です。結果として、経営判断のスピードと的確さが飛躍的に高まります。

機会損失の削減と顧客満足度の向上

AI需要予測ツールは需要の変動や季節要因、セール情報などを踏まえて欠品リスクを事前に察知するため、販売機会の喪失を防げます。

欠品は、顧客の不満やブランドイメージの低下にもつながる重大な問題です。欠品リスクを効率的に防ぎ常に商品を供給できる体制を整えることで、信頼性の向上にもつながるでしょう。

商品提供を安定させることで、リピーター獲得にも役立ちます。

予測業務の属人化解消

従来の需要予測は、特定の担当者の経験や勘に依存するケースが多く、担当者の異動や退職が大きなリスクとなっていました。

しかしAI需要予測ツールを導入すれば、専門知識がなくても高精度な分析を実施できる環境が整います。属人化が解消されることで業務の標準化と継続性が確保されれば、組織全体の安定した運用につながるでしょう。

セキュリティ強化

AI需要予測ツールを導入すると、売上実績や顧客情報などの重要データを一つのプラットフォームで一元管理できます。

データが個人PCやExcelファイルに分散するリスクを防げるため、情報漏洩や紛失の危険性を大幅に減らせます。

またアクセス権限の設定や操作履歴の監視機能も備えられていることから、不正アクセスの防止にも効果的です。データ統合により企業全体のセキュリティレベルを底上げできる点も、AI需要予測ツールのメリットです。

AI需要予測ツールのデメリット

AI需要予測ツールを導入するデメリットは、以下の通りです。

導入・運用にコストがかかる

AI需要予測ツールの導入には、初期費用や月額利用料といったコストが発生します。さらに導入支援を外部コンサルタントに依頼する場合、追加の費用も必要です。

現場の実態に合わない高機能なシステムを導入しても使いこなせず、結果的に費用だけがかさむケースも少なくありません。導入前に自社の目的やリソースを明確にし、必要な機能を見極めたうえで慎重に検討することが大切です。

データの蓄積が必須となる

AIの予測精度を高めるには、質の高いデータを十分に蓄積することが欠かせません。過去の販売実績や顧客データがバラバラに管理されている場合は、まず各データを統合・整備する必要があります。

しかしデータの統合・整備作業には多くの時間と労力がかかるうえ、社内のデータ管理体制を見直すことも必要です。検討段階からデータ環境の整備を進めておき、ツールの導入効果を早期に実感できるよう努めましょう。 

誤差が生じるリスクがある

AIによる予測は、過去データのパターンをもとにした確率的な推論に過ぎません。100％正確な需要予測ができるわけではないため、必ず誤差が生じます。

たとえば、市場が急激に変化する、災害や事故など予測モデルが学習していない突発的な出来事が発生するといった事態が起きた場合、予測が大きく外れることもあります。

AIの予測結果を絶対視せず、参考情報の一つとして活用しましょう。AIの予測に人間の経験や知見を加えることで、より精度の高い判断が可能になります。

社内体制の構築が必要になる

AI需要予測ツールを導入する際は、社内のITリテラシー教育や協力体制の構築が不可欠です。新しい仕組みを導入しても、現場の従業員がその価値を理解し、使いこなせなければ効果を発揮できません。

これまで勘や経験に頼ってきた従業員の中には、AIに対して不安や抵抗を感じる人もいます。

導入前に十分な説明を行い、AIが人の仕事を奪うのではなく、業務を効率化するサポートツールであると理解してもらわなくてはなりません。

操作研修やIT教育を行い、社内全体の理解を深めることが求められます。

導入後も改善が必須となる

AI需要予測ツールは導入して終わりではなく、継続的な改善が欠かせません。市場環境や顧客ニーズは常に変化しており、一度構築したモデルが長期間高精度を維持するのは困難です。

精度を維持するため、定期的に予測結果と実績を比較し、モデルの再学習や調整を行いましょう。

社内に専門担当者を配置するかベンダーのサポートを活用し、PDCAサイクルを回す体制を整えると効果的です。

【業種別】AI需要予測ツールの導入企業事例8社

各業界で実際にAI需要予測ツールを導入した4業種、計8社の事例を紹介します。

製造業

AI需要予測ツールは、製造業において生産計画や在庫調整の精度を高める手段として注目されています。ここでは、住友重機械イオンテクノロジー株式会社・アルプススチール株式会社の2社の事例を紹介します。

住友重機械イオンテクノロジー株式会社

これまではベテラン社員がデータに属性を追加し、Excelを用いて分析を行い、出てきた結果に対してチームで対策案を考えるという業務フローを組んでいましたが、分析に時間がかかってしまいタイムリーに情報を得ることが難しい状況でした。現在は、Prediction Oneでの予測結果に対してチームで深掘りを行い、最終決定のフェーズは人間が担当しています。データ分析にかけていた時間をチームでの深堀りの時間に充てることができるようになり、課題解決に向けた前向きな検討をスピーディーに進めることができています。

引用元：Prediction One公式サイト 導入事例

住友重機械イオンテクノロジー株式会社はPrediction Oneを導入し、過去の出荷実績や顧客情報などのデータを活用しています。導入以前は熟練社員に依存していた予測業務を、若手社員でもデータに基づいて実行できる体制に整備しました。

ツール導入後は、業務の属人化を防ぎつつ、技術継承の仕組みを確立しています。結果として、AIを活用したデータドリブンな意思決定が定着し、全社的な生産効率の向上にもつながっています。

アルプススチール株式会社

営業が今まで時間を取られていた、「何をいくつ作るか」ということに費やす時間を減らすことができます。ですので、本来の営業業務に専念することが出来るというメリットがありますね。

引用元：UMWELT公式サイト 導入事例

アルプススチール株式会社は「UMWELT」を導入し、生産数量の決定にかかる時間の大幅削減につなげました。ツール導入前は「何をどれだけ作るか」という判断に多くの時間を要していましたが、AIによる自動予測で生産計画の効率化に成功しています。

導入後の営業担当者は、顧客対応や新規開拓により多くの時間を割けるようになりました。UMWELT導入によって、現場と営業の両面で業務の最適化が進んでいます。

小売業

小売業では、需要変動の激しい市場環境の中で、AI需要予測が有効に機能しています。ツール導入企業の目的は、主に在庫ロス削減や販売機会の最大化です。

ここでは、株式会社アルペン・株式会社バローホールディングスの2社の事例を紹介します。

株式会社アルペン

アルゴリズムのチューニングや学習データの追加の結果、当該商品においては従来の予測精度を超えることが確認できたため、「UMWELT」の予測結果を元に実際の発注を行う数回の実務試行を経て、今般の本格導入を決定しました。

引用元：UMWELT公式サイト 導入事例

株式会社アルペンは「UMWELT」を導入し、需要予測の精度向上に成功しました。アルゴリズムのチューニングや学習データの追加により、従来のシステムを上回る精度を確認しています。

導入の決め手となったのは、操作性やコストパフォーマンスの高さです。担当者がノーコードで分析を行えるため、専門人材を確保せずともAI予測を実務へ取り入れられます。

予算内の低コストで導入できた点も、同社が魅力を感じているポイントの1つです。

株式会社バローホールディングス

「グループ企業の中部薬品株式会社で実証実験を行った結果、来店予測の精度については93%と高い結果が得られました。来店客数の予測が生み出した利益の一部を投資に充てるなどして、今後さらに精度は向上し続けていきたいと考えています」（近藤氏）

引用元：サキミル公式サイト 導入事例

株式会社バローホールディングスは「サキミル」を導入し、グループ会社の中部薬品株式会社で実証実験を行いました。その結果、平均93%という高精度の予測を実現し、発注業務の効率化につなげました。

人流データや気象情報を取り入れた分析により、ドラッグストアでの売上予測や在庫最適化を実現しています。現在では現場の判断をサポートする仕組みとして、他店舗への展開も検討されています。

食品業

食品業では、賞味期限や季節需要の影響が大きく、精度の高い需要予測が求められます。

ここでは、サッポロホールディングス株式会社と株式会社ブルックリンの2社が、どのようにAIツールを活用しているかを紹介します。

サッポロホールディングス株式会社

まだPoC段階で予測精度の向上には改善の余地はありますが、将来的に現場でも活用できそうだと考えております。

引用元：Prediction One公式サイト 導入事例

サッポロホールディングス株式会社は「Prediction One」を導入し、販売データや販促情報を基に需要を分析しています。試験運用では、「ベテラン社員の予測には及ばないものの、新人社員よりも精度が高い」という結果が得られました。

今後はデータ量の拡充やAIモデルの改善を通じて、さらなる精度向上を目指しています。予測根拠を可視化できるため、社内での意思決定にも役立っているのもポイントです。

株式会社ブルックリン

AI予測と製造リーダー陣の勘と経験を踏まえることができるようになり、実際目に見えて起こっているのは廃棄ロスの削減です。

引用元：サキミル公式サイト 導入事例

株式会社ブルックリンは「サキミル」を導入し、パンの需要予測精度を3％向上させました。実際に導入前と比較して月に最大2,700個の廃棄削減を実現し、食品ロスの大幅な低減につなげています。

また、予測結果に基づきシフト調整を行い、残業時間の短縮や人件費の削減といったコストカットを実現できていることも特徴です。AI活用によって、廃棄コスト削減と働き方改革の両立を実現した好例といえます。

教育業

教育業でも、AIを活用してデータ分析や業務効率化を進める動きが広がっています。

ここでは、Prediction Oneを導入した千葉経済大学・敬愛大学の2つの事例を紹介します。

千葉経済大学

「思ったよりも簡単で自分でも使えるかも」と感じた学生もいて、AIをより身近なものだと感じてもらえる良い機会となりました。

引用元：Prediction One公式サイト 導入事例

千葉経済大学では、AIスキル育成の一環として「Prediction One」を導入しました。導入の決め手は、大学でも導入可能な価格設定と、AI初心者でも扱いやすい直観的な操作性です。

村田准教授のゼミでは、学生にAIを実際に使わせる学びの場と位置づけ、経済学とデータ分析を融合した授業としています。

導入後は、学生から「自分でデータ分析・予測を試してみたい」との声も挙がっており、AIを身近なものと捉えるきっかけになったと報告されています。

敬愛大学

トライアル版を試したところ、以前の方法よりも格段に作業の効率が上がると感じたことが一番の理由です。製品版もぜひ使ってみたいと思いました。

引用元：Prediction One公式サイト 導入事例

敬愛大学は、大学PRおよび入学志願者予測を目的として「Prediction One」 を活用しました。

導入以前までは時間がかかっていた予測業務を、操作性と計算速度に優れたツールに置き換えることで、AUC（性能指標）を25ポイント改善させることに成功しました。

また、ツール導入によってモデル構築時間の大幅な短縮を実現し、業務効率の向上と人的負担の軽減につながったと報告されています。

需要予測AIに関するよくある質問

AI需要予測ツールに関するよくある質問は、以下の通りです。

【まとめ】AI需要予測ツールでデータに基づいた効果的な経営戦略を実現しよう

おすすめのAI需要予測ツールや、ツールの選び方などについて解説しました。AI需要予測ツールを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめするAI需要予測ツールは以下の通りです。

当記事を参考に、自社に合ったAI需要予測ツールを探してみてください。